本文通过R语言探讨了数据集的基本结构，详细分析了连续变量和类别变量的特点，并利用相关性分析和图形可视化揭示了多个变量之间的相互关系。通过三维散点图、热图、等高线图及平面坐标可视化等多种方法，深入理解数据内在的模式和差异。此外，还介绍了ggplot2包在数据可视化中的应用，展示了如何基于不同类别绘制散点图。
一、查看数据结构
dim(iris) # 了解数据集的维度，有多少行多少列？
names(iris) # 数据有哪些列？
str(iris) # 数据的结构如何？
attributes(iris) # 数据的列名、行名和数据结构然后看看数据集前几行和后几行长成什么样子：
iris[1:5, ] # 看看数据的前5行
head(iris) # 看看数据的前6行
tail(iris) # 看看数据的最后6行
iris[1:10, "Sepal.Length"] # Sepal.Length变量的前10个取值
iris$Sepal.Length[1:10] # 用另外一种形式取出二、看看单个变量的情况
summary(iris) # 看看单个变量的关键数据：最小值、25%分位数、中位数、均值、75%分位数、最大值
quantile(iris$Sepal.Length) # 单个变量的1%、25%、50%、75
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